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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于中药生产数据挖掘的工艺优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115525697B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211273092.1，技术领域涉及：G06F16/2458；该发明授权一种基于中药生产数据挖掘的工艺优化方法是由何燕;曹帆;陈学松;蔡述庭;熊晓明;张子睿;徐瑶通;滕潇;张日威设计研发完成，并于2022-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于中药生产数据挖掘的工艺优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于中药生产数据挖掘的工艺优化方法，包括：首先，通过数据抽样函数，对收集的中药生产数据进行数据抽样，获得初始数据集；其次，利用构建的数据评估模型对初始数据集中的抽样数据点进行有效性评估，得到评估数据集；并且，引入机器学习中的核模型通过对评估数据集进行评估训练，建立预测评估模型；基于预测评估模型，利用自适应寻优函数在感兴趣的数据空间中进行迭代运算，以此获得最优数据点，并将获取的一系列最优数据点构成所对应的优质数据集；最后，通过优质数据集中的数据训练出中药生产优化决策模型，基于中药生产优化决策模型实现对中药生产过程的精确控制，实现对中药生产工艺的优化。

本发明授权一种基于中药生产数据挖掘的工艺优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于中药生产数据挖掘的工艺优化方法，其特征在于，包括： 首先，通过数据抽样函数，对收集的中药生产数据进行数据抽样，获得初始数据集；包括： 输入醇沉工序关键参数中的数据点，其数据空间是由加醇流速FV∈[a,b]、乙醇浓度CE∈[c,d]、乙醇温度TE∈[e,f]、醇沉上清液体积VSL∈[g,h]构成的一个四维数据空间； 使用参数向量x： 数据空间写成利用数据抽样函数在参数子空间中设定网格抽样窗口对数据空间中的输入数据点进行数据抽样，获得初始数据集Dinit＝Dx1,x2,x3,...,xn； 为了更好地对醇沉工序中的工艺参数进行数据挖掘探索，把醇沉过程中浓缩液与乙醇充分混合的比例作为目标t，即其中，m0为醇沉中浓缩液用量；m1为乙醇用量；m2为所得上清液的总质量；S0为浓缩液总固体质量含量；S2上清液中总固体含量，H为指标成分保留率； 其次，利用构建的数据评估模型对初始数据集中的抽样数据点进行有效性评估，得到评估数据集；并且，引入机器学习中的核模型通过对评估数据集进行评估训练，建立评估预测模型；其中，基于支持向量机和核岭回归两个独立的核模型估计器构建评估预测模型； 基于评估预测模型得到的预测结果，通过寻优向量u和权重向量w构建的自适应寻优函数Uu,w，来获取醇沉工序中的最优数据点xnew，并将获取的一系列最优数据点构成所对应的优质数据集； 最后，通过优质数据集中的数据训练出醇沉工序优化决策模型；模型训练好后，卷积神经网络模型通过计算，输出下一时刻的醇沉工序生产数据值，即预测生产数据；与此同时，将预测生产数据与预先设定的理想生产数据范围进行区间判断并作出相应的醇沉生产决策；如果超出区间范围，则根据具体超出理想区间范围，在中药醇沉工序中调整相关的工艺参数值：加醇流速、乙醇浓度、乙醇温度、醇沉上清液体积；从而达到对中药醇沉工序过程的精确控制，优化中药醇沉工序。

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